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Enregistrement W3133548091 · doi:10.1016/j.ssmph.2021.100763

A social network analysis of interactions about physical activity and nutrition among APPLE schools staff

2021· article· en· W3133548091 sur OpenAlexafffund
Kate Storey, Jodie A. Stearns, Nicole McLeod, Genevieve Montemurro

Notice bibliographique

RevueSSM - Population Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesM.S.I. Foundation
Mots-clésBetweenness centralityCentralitySocial network analysisHealth promotionSocial network (sociolinguistics)Promotion (chess)Public relationsPsychologyMedical educationSociologySocial capitalMedicinePublic healthSocial mediaPolitical scienceNursingSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comprehensive school health (CSH) is a holistic approach to school-based health promotion that involves active participation and buy-in of school community members, including school staff (e.g., support staff, teachers, school health champions, principals). Implementation and sustainability of CSH builds on complex relationships within the school that support school-level health promoting changes and understanding the social relationships that exist in a school setting is critical. Thus, the purpose of this study was to conduct a social network analysis to examine adviceseeking networks of staff within three schools involved with a CSH program called APPLE Schools (A Project Promoting healthy Living for Everyone in Schools) project approach. The degree to which school staff were central in the network (i.e., gave or sought physical activity or nutrition advice, were connected or disconnected to others; indegree/outdegree centrality and betweenness centrality) and the overall structure of the networks were assessed (i.e., optimal levels of density and centralization). School health champions and several other individuals in the network were shown to be key sources of physical activity or nutrition advice and were identified as central players in the network. Whole networks across schools had low density and betweenness centralization, with optimal levels of out-centralization, and low to optimal levels of incentralization. This research allowed us to gain an understanding of network structures and relationship patterns in CSH schools, with specific attention to the coordinating role of school health champions, and other central players within the network. These findings increase our understanding of advice relationships that exist in a school setting and how these relationships may support CSH implementation and sustainability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,404 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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